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关键词自动抽取在线播放_一秒发1000条短信的软件(2024年12月免费观看)

内容来源：天哥SEO所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

关键词自动抽取

自动回复机器人：让你的消息更智能 𐟤– 你有没有遇到过这种情况：朋友问你“你好”，你总是要回复“你好，我是机器人微客多，你可以发送菜单了解我的所有功能”？或者每次收到转账，都要手动查看转账备注，看看是不是有关键词“盲盒”，然后回复盲盒抽取结果？别担心，这些繁琐的事情都可以交给自动化软件来解决！自定义回复，让你的消息更智能 𐟧 自定义回复应用可以让你对特定的好友预设多条规则。你可以设置触发条件和回复内容，满足一些有规律性的自动化场景需求。比如，你可以对张三预设以下规则：当收到文本消息，其中包含关键词“你好”时，回复“你好啊，我是机器人微客多，你可以发送菜单了解我的所有功能”。当收到文本消息，并且其中包含关键词“菜单”时，回复“群发”、“私聊应用”、“群聊应用”和“工具箱”。这些预设条件还有更大的想象空间，可以定制开发。例如，当收到转账并且转账备注中包含关键词“盲盒”并且转账金额为9.9元时，回复盲盒抽取结果。使用说明 𐟓𑊩€‰择需要自动回复的好友，打开自定义话术回复应用。通过设置按钮打开自定义回复配置页。创建自动回复规则，可以设置多条回复规则，每条规则可以设置多条回复消息。当该好友给你发送的消息符合你设置的规则时，就会将该条规则对应的回复信息发送给你的好友。你也可以在规则配置页删除规则，或者删除某条规则下的消息。当前支持回复的消息类型包括文本、图片、视频和文件等。规则可以通过关键词匹配、消息类型匹配等方式设置。结语 𐟌Ÿ 有了这些自动化软件，你的消息回复变得更加智能和高效。无论是群发、私聊还是群聊，都可以轻松搞定。再也不用担心错过重要的消息或者手动查看转账备注了。赶紧试试吧！

语料库语言学与数字人文的七大关系 𐟌Ÿ 语料库语言学和数字人文之间有着密切的联系，它们在语言研究和文本分析领域相互影响，共同推动着学科的发展。以下是两者关系的几个关键点： 1️⃣ 语料库的基础：语料库语言学通过构建和分析大规模文本语料库来研究语言现象。数字人文为语料库语言学提供了丰富的数字化文本资源，使得研究人员能够更轻松地访问、管理和分析大量文本数据。 2️⃣ 文本数字化与存储：数字人文领域的技术和方法使文本能够被数字化并存储在电子数据库中。这些数字化文本成为语料库语言学研究的基础，研究人员可以从中提取语言特征、分析语言结构、探讨语言变化等。 3️⃣ 语料库的建立：数字人文技术有助于创建和维护大规模的语料库，这些语料库包括各种类型的文本，如书籍、文章、社交媒体数据等。这些语料库可以用于语料库语言学的研究，以揭示语言使用的模式和规律。 4️⃣ 文本挖掘与信息抽取：数字人文和语料库语言学都利用文本挖掘和信息抽取技术来自动化分析大规模文本数据。这些技术可以用于提取关键词、实体、事件等信息，以及发现文本中的模式和趋势。 5️⃣ 文本分析方法：数字人文和语料库语言学都使用统计分析、机器学习、自然语言处理等方法来分析文本数据。这些方法可以用于研究语言结构、情感分析、主题建模等语言学问题。 6️⃣ 语言历史研究：数字人文技术使研究人员能够重建历史文本，并研究语言的演变和变化。这对于历史语言学和历史文化研究具有重要意义。 7️⃣ 数字人文工具：数字人文领域开发了许多工具和平台，用于处理和分析文本数据。这些工具可以为语料库语言学研究提供支持，简化数据处理和分析的过程。 𐟔 综合而言，语料库语言学和数字人文之间的关系是相互促进和互补的。数字人文为语料库语言学提供了数字资源和工具，而语料库语言学提供了一种方法来分析和理解文本数据中的语言现象。这种交叉与合作有助于推动语言学和数字人文领域的发展，使我们更好地理解语言和文本在社会和文化背景中的作用和演变。

「陈都灵超话」嘟嘟和OPPO的合作的全新造型今日上线，又是沉浸在嘟嘟美貌里的一天~在小铃铛们欣赏嘟嘟的同时，也到了送福利的时间，请仔细查看，积极参与哦~ 活动时间： 10月26日-11月7日 23:59 活动规则：在【微博&𐟍 &DY】带话题分享陈都灵㗏PPO氛围感物料，聊聊你对嘟嘟这几张样张的感受，并评论区@OPPO就有机会获得 OPPO准备的惊喜礼物哦～ *中奖名额将由OPPO官方随机抽取，并由OPPO官博在此条活动帖评论区公布获奖名单。（温馨提示：三平台发布参与活动，获奖几率更大哦~）。【𐟍 关键词】（话题词） OPPOFindX8 （话题词）FindX8氛围感抓拍神器（话题词）氛围感是抓出来的「氛围影像官」【微博关键词】「OPPO Find X8」系列「氛围影像官」【DY关键词】（话题词）oppofindx8 系列「氛围影像官」限定福利：一等奖（1位）：OPPO Find X8 手机1部二等奖（5位）：OPPO Pad Air2 1台三等奖（15位）：OPPO Enco Air2 Pro 1对随机幸运奖（1位）：嘟嘟亲签1张注意事项： *中奖的小铃铛请于开奖后 15 天内私信@OPPO收货信息，逾期发送地址视为自动放弃获奖资格 *若笔记内容违反各平台内容规范，则取消评选资格 *参与活动时间以帖子最终编辑时间为准 PS：小铃铛们发布后请及时在评论区登记返链哦~

𐟓š 学术诚信指南：抄袭判定与避免方法 𐟌Ÿ 抄袭的四种类型直接抄袭：直接复制粘贴他人作品，未加引号或进行任何修改。马赛克抄袭：可能无意识，如未正确标注或使用引号，也可能故意，通过增减内容来掩盖。自我抄袭：学生将以前提交的论文内容再次提交，未告知导师。意外抄袭：无意识使用文献中的短语或部分文本，或标记引用不当。 𐟌Ÿ 抄袭判定标准详细内容请参考图3。 𐟌Ÿ 抄袭的后果详细内容请参考图3。 𐟌Ÿ 避免抄袭的误区将大段落分割成小段落：无效，Turnitin仍能检测出来。抄袭未在数据库中的文献：即使不在数据库中，也可能被引用而进入数据库。抽取不同文章的章节拼接成新文章：检测以句子为单位，影响较小。打乱句子顺序：模糊算法会关联前后句，关键词不替换仍会被标红。直接删除标红的句子：影响文章正常编写，模糊算法会自动关联前后句。 𐟌Ÿ 如何避免抄袭标记来源。改写原文（Paraphrasing）。正确引用。使用查重软件。详细内容请参考图5。

国网上海市电力公司申请基于特征表示的期刊文献关键词提取专利，提升对智慧配电网领域期刊文献中复杂关键词的自动抽取准确率

国考申论阅卷规则，你知道多少？𐟤” 阅卷老师被分成几个小组，每个小组只负责一道题。阅卷前，他们都会接受统一培训，以确保打分标准的准确性。这样做的目的是尽量减少对打分标准把握不准的影响。申论的阅卷都是在线上进行的。在答题卡上留下个人信息是绝对不允许的，因为阅卷智能系统会自动识别这种违纪行为。阅卷领导小组通常会在试卷中随机抽取几十份进行试阅，并根据考生的答案在一定范围内修改标准答案，以明确一个统一的评分尺度。自评质是为了检验阅卷老师对标准答案的掌握程度以及前后评阅的一致性。每一道题都会经过两个老师的独立评阅，也就是背对背评阅。如果两人所给的分数在允许的误差区间内，系统会自动取平均分作为考生的最终成绩。如果两名专家评阅的结果超出了分差控制范围，就会实行三评甚至四评。这就是为什么分数会出现68.75这些小数点的原因。评阅之后的抽查和复核，都是为了保障阅卷的质量和公平性。从试卷分数布局来看，每个关键词（关键短语）的分数是一样的，比如每个问题2分，不会出现一个问题2分，一个问题3分这样的情况，它和行测给分不一样。答申论一定要多看要求，要求肯定不是白给的。比如，今年有可行性要求的，申论对策是结合生活体验的去写。江苏试卷是只要对策可行，都会给分，这个不用太担心。其他省份是对上关键词才会给分。大作文方面，如果背模板直接三类文，这个不用考虑的，所以能不背模板就别背模板，尊重材料就能上二类以上。比如今年我省考的修路大作文，你围绕修路去写就能上二类以上，不要上纲上线写什么乡村振兴啊，当然，结尾升华一下乡村振兴就行，主要是尊重材料，别跑题。在主题能确定是二类文基础上，今年大作文的论据越有文采，上一类概率越高。但是今年大家都是第一次批改，比较严格，所以上一类极少，虽然鼓励给一类文，但是大家都不敢给。省考和国考大作文都是按照分论点关键词给分的，分论点一定来源于材料，一定要仔细理解。一定要把握住材料就行，别自己瞎编。

【浪潮海岳大模型智能填单助手：人机协作，加速实现智能自动化】随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，以大模型为代表的新一代人工智能技术在企业中的应用逐渐深化，通过“大模型”与“应用”融合，加速智能化自动化场景落地，成为企业数智化转型升级的重要方向。业务数据录入是企业业务流程中的关键环节，利用大模型对其进行创新改造，赋能企业运营效率和服务质量提升，是现代化企业的重要场景之一。传统的填单，流程繁琐，用户需要耗费大量时间与精力，浪潮海岳智能填单助手基于海岳大模型智能体框架，融合了海岳大模型多模态数据处理、关键信息抽取、语义分析等能力，覆盖从票据识别、数据提取、表单生成到风险定位填单的全场景，帮助用户快捷、准确地完成填单任务，极大简化填单流程，提升企业运营效率。例如在合同信息录入的场景中，该过程通常需要录入上百个合同信息字段，而基于海岳大模型智能填单助手，可大大减轻企业的人力成本。浪潮海岳大模型智能填单助手基于图像识别、智能问答等技术，仅需通过直观的对话式交互，便能协助业务人员录入合同名称、合同金额、合同日期等一系列信息，并自动、高效地将这些信息填充至相应的管理系统内，合同录入效率提升30%以上，显著加速了业务处理的效率。统一填单入口：简化操作流程、提高业务效率基于海岳大模型智能对话能力，智能填单助手打造了统一的填报入口，简化了多个系统或平台间频繁切换的繁琐过程。仅需通过一个对话窗口，便能轻松完成跨系统的表单填报任务，有效避免了重复劳动，简化操作流程，极大提升了数据录入与管理的效率，为用户带来了便捷体验。上下文关联，多轮互动：数据驱动优化，提升用户体验在智能填单流程中，基于海岳大模型上下文理解、意图识别、上下文处理等能力，可实现多轮次互动对话，使填单系统能够更精准地把握用户当下实际需求，一方面，提供了更加贴合、准确的填单服务，极大增强用户满意度，另一方面，通过持续学习并深入理解用户的日常习惯与个性化偏好，构建对用户需求的精准预测能力，不断优化服务策略，提供更加智能化、个性化的填单体验。大小模型协同：大模型全局理解，小模型快速响应复杂场景下的填单任务往往涉及多个参与角色，流程运转也更为复杂，依托海岳大模型的大小模型协同机制，按需使用，实现了最小成本下高效填单。其中大模型凭借其卓越的全局语义理解与推理能力，深入分析用户输入的繁复信息，精准捕捉关键词及用户意图，迅速提炼出填单所需的核心内容。小模型则以其高效灵活的特点，即时生成填单建议或推荐选项，实时校验用户输入的数据，确保信息的准确无误与合规性，显著提升用户的填单效率与体验。 AAF（智能体应用框架）工具服务：建立模型和业务功能及第三方服务的桥梁依托海岳大模型AAF框架的核心工具集，可配置专为业务场景设计的智能表单填充工具，有效对接企业内部业务系统以及外部第三方服务，帮助用户轻松构建个性化的智能体，灵活应对多样化的表单填写需求，实现快速且高效的表单自动化填充。除企业智能填单场景外，当前，浪潮海岳大模型也同企业财务管理、人力资源、供应链管理等场景深度融合，在“大模型+财务”“大模型+人力”“大模型+制造”等领域沉淀200+智能应用服务，致力于以丰富的应用体系，加速实现百景智能。未来，浪潮海岳大模型将不断深挖技术潜力，持续引领填单模式革新潮流同时，围绕企业运营管理痛点，拓展更多智能化应用场景，从而有力推动企业向数智化转型与升级迈进，为企业的高质量发展增添强劲动力。

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）正以前所未有的姿态渗透进文学创作领域，重新定义着文学的创作边界与可能。近日，日本作家九段理江凭借AI辅助创作的《东京都同情塔》荣获芥川奖，这一创举不仅在日本文坛掀起波澜，也再次将AI在文学创作中的应用推向公众视野。在中国，清华大学沈阳教授的作品《机忆之地》同样以AI为笔，斩获大奖，预示着AI文学创作的时代已经到来。AI技术的加入，不仅极大地提升了创作效率，更在互动式叙事、自动化写作及创意辅助等方面展现出无限潜力，但同时也引发了关于原创性、版权保护及伦理道德的深刻讨论。在这场技术与艺术的交融中，我们如何把握机遇，应对挑战，成为了亟待探索的课题。今天是我们的第四章第1节第1篇：艺术探索，还是底线延伸？ 2024年伊始，在第170届日本芥川奖的颁奖典礼上，日本作家九段理江公开透露，自己的获奖作品《东京都同情塔》是利用Ai生成器辅助写作，小说中大约有5%的句子是直接从chatGPT生成的句子中复制粘贴的。九段理江表示，在与AI的合作中，尽管AI的回答有时并不完全符合她的期望，但她还是能够通过主角的台词巧妙地将AI生成的内容融入作品，使小说更加生动有趣。她还说，未来将继续探索用人工智能进行创作。日本作家九段理江用AI辅助写作，并获得了大奖，但在她之前，中国已早有先例。中国的这篇小说叫《机忆之地》，作者是清华大学新闻学院沈阳教授。沈教授通过对话形式生成，总共经过约66次对话，历时 3小时产出约43061个字符，并从中复制出5915个字符完成小说。无论从标题、正文还是到文中的配图都是由AI完成。此外，沈教授还强调，该作品在参评文学奖时，已经过组委会评委的讨论同意，并匿名混在其他作家作品中参与评选，最终6名评委中只有一名识别出这篇小说是由AI创作的。最终《机忆之地》斩获第五届江苏省青年科普科幻作品大赛二等奖。 AI在文学创作中的应用是一个多元化、跨学科的领域，它主要结合了计算机科学、人工智能技术和文学创作的艺术性，从上述两部获奖作品中，我们可以总结出AI在文学创作中的三个主要应用方面。第一，互动式叙事 1970年，美国著名作家爱德华ⷦ𔾥…‹以独特的交互式叙事手法，创作了历险故事图书《选择你的冒险》。在这套丛书里，读者本人就是故事的主角，阅读时需要根据实际情况做出自己的判断，并给出选择的原理。这种带入感极强的叙事手法，极大提高了读者的阅读兴趣，也让这本书成为后十年最畅销的儿童书籍。而除了文学领域，交互式叙事在其他领域也被广泛利用，或许最被人熟知的就是游戏。不管是RPG（角色扮演）游戏中面对NPC（非玩家角色）不同玩家的不同选择产生的不同反应和结果，抑或是其他类游戏中的支线（副本）任务，都属于互动式的一种。另外，这些年来交互式叙事在影视剧领域也开始崭露头角。到了今天，交互式叙事已经变得很简单，因为AI可以随时响应用户的要求，去动态化地生成故事内容。对比过去，这是一种新兴的文学创作形式。为了区别传统交互式叙事的称呼，我们可以称之为互动式叙事。互动式叙事需要构建一个复杂的决策树来处理受众的选择和故事的分支，同时，数据库还需存储故事的不同片段、角色、场景等多重元素，并根据用户的选择进行组合，在组合的过程中从设计到编程逻辑，最后再通过AI的自然语言处理和深度学习，来增强互动性和个性化体验。虽然，互动式叙事对技术的要求，不同于简单的人机对话，但其仍是人机互动的一种。第二，自动化写作自动化写作已成为AI在文学创作领域中的主流应用。它依托于NLG（自然语言生成）技术，使得AI能够根据预设的参数或数据输入，智能地生成文本。NLG技术涵盖了语言模型构建、模板填充和内容规划等多个关键组件，共同协作以实现文本的自动生成。自动化写作并不是这几年才兴起的。曾几何时各大网站流行的根据关键词自动生成短故事、古诗词便是此技术的体现。再到后来，AI已经可以根据给出的关键词撰写财经报告和体育赛事评论，比如Arria NLG。 2019年英国大选，BBC就依靠其在10个小时内发表了689篇地方新闻，共计10万字，为英国690个选区提供实时选举结果。BBC铺天盖地的报道，让英国工党丢尽了脸面，而当时上位的首相是约翰逊。从2019年到今天，短短四五年间，AI技术已经取得了翻天覆地的变化。当下之AI已经可以随意模仿古代诗人的作品风格，然后根据指令快速生成一首诗。例如我们让他模仿杜甫写一首七言诗，诗写得不错，虽然题目还有点差强人意。实际上，在创作领域，除了诗歌，还有小说、剧本、文案、营销广告等等，只有你想不到，没有AI做不到。现在唯一美中不足的是产出质量。当然，质量不满意，可以让AI继续完善修改，但有一个方面，目前还差距较大。第三，创意辅助 AI依靠强大的算法，帮助人类大幅提高写作效率的同时，也带来了机械化批量生产式的问题。究其根因是AI还没法像人类那样思考，也就缺乏自然情感的流露，就无从谈起个性化和独特性，在引起情感共鸣这方面就差点意思。因此，当下很多创作者更倾向于把AI当作一种辅助自己写作的工具。例如，快速帮你完成校审工作和大量收集新闻、参考资料、识别语言模式、叙事结构和风格特征，从而为创作者提供构思和创作灵感，甚至可以进行宏观形势方面的分析。 AI深度学习的初期是基于大数据、大量文本等内容，而内容来自于哪里，自然是人类社会。那么，内容的五花八门就一定会影响没有主观意识的AI。如何保证产出的内容客观，而不夹杂原作者所带来的偏见是一个需要解决的重要问题，这就很考验AI在文本分析方面的能力。 AI在文本分析中的应用是人工智能领域中最为活跃和成熟的方向之一。文本分析指的是使用计算机程序处理和理解大量文本数据的过程，AI在这一过程中扮演着至关重要的角色。举个例子，仍是那个爱打铁已穿越回现代正在造门的老汉，他现在想把业务拓展到国外，要打造欧式大铁门，但他不了解欧罗巴人，于是就只能去查阅外国资料，但老汉又不懂外语，那么老汉就可以借助AI达成自己的目的。首先，文本翻译要用到，而帮老汉找资料也不是瞎找，会根据老汉的提问分析老汉的个人喜好，从而进行“文本推荐”。当然，推荐之前首先要进行“自然语言处理”，而推荐过程要进行“文本的分类和过滤”，以保留有价值的信息。上述过程会用到像前面讲人工智能发展史的时候提到的NLP（自然语言处理）和SVM（支持向量机）等算法和模型。其次，将有价值的信息进行“建模和聚类”，比如通过“实体链接”将文本中的实体（人、地、物等专有名词）与知识库中的实体进行匹配，以便在不同文本中的实体之间建立联系，完成这一步后进入“情感分析”，也就是判断资料是正面、负面还是中性。总不能让“牛鬼蛇神”都进来。上述过程会用到像LDA模型（潜在狄利克雷分配）等生成概率模型、DBSCAN算法(密度聚类)、AgglomerativeClustering算法(层次聚类)、K-means聚类等迭代分区算法。当一切搞定后，结果呈现出来，但呈现不是全部呈现，而是给出一个由AI提炼的“文本摘要”，这个摘要有可能是AI全新生成的，也有可能是抽取原文中的重点句子组成的。上述过程会用到像深度学习中的注意力机制以及语言生成算法，比如Seq2Seq（序列导序列）模型。当然，自然语言处理那样的基础算法更是少不了的。老汉达成目的过程看上去步骤复杂，实际上相当简单，因为中间这部分费力不讨好的工作是由AI帮老汉搞定的。若放到过去，老汉只能花大价钱请专业人员操持，如今有了AI的帮助，老汉可以足不出户就搞定。当然，尽管AI技术为人们带来了诸多便利，但我们也应警惕其可能带来的问题。比如，随着AI在创作领域的广泛应用，我们不得不思考如何保护原创作品版权的问题；同时，AI在处理和分析文本数据时，也可能涉及到用户隐私和数据安全的问题。因此，在推动AI技术发展的同时，我们也需要建立完善的法律法规和伦理规范来确保其健康、可持续地发展。另外，从唯物辩证法的角度，看问题总要用“一分为二”的眼光，尤其是对新事物的产生。毕竟，这世界有人欢喜，自然就会有人忧。

Zotero智能文件夹，高效妙招！ 𐟌Ÿ 智能文件夹简介智能文件夹（官方称为：Saved Searches）是Zotero中的一种特殊文件夹，它可以根据预设的筛选规则，快速从整个数据库中提取匹配的文件条目，并通过自动更新机制保持筛选结果最新。 𐟔 使用场景 1️⃣ 专题研究：抽取特定主题的所有已有资料进行专题研究 2️⃣ 专人研究：抽取特定作者的所有已有资料进行专项阅读 3️⃣ 待读清单：对数据库中重要的资料打上重要或待读标签，通过智能文件夹聚合所有带这些标签的文件到同一个文件夹中，方便审视和快速启动阅读 4️⃣ 阅读回顾：设定过去7天、15天、30天（时间长短可自定义）内添加的文件条目 𐟛 ️ 操作步骤 1️⃣ 在Zotero中点击放大镜𐟔图标，进入高级搜索（Advanced Search） 2️⃣ 设定筛选条件（例如标题、摘要包含某个关键字，作者为具体名字等，支持多个筛选条件的叠加） ⭐️ 注意：筛选结果的准确性取决于已有数据的元数据信息的完整度，元数据越完整，匹配的结果也会更精准 3️⃣ 点击【搜索】可预览结果，可进行筛选条件的微调 4️⃣ 当预览结果符合预期，点击【保存搜索结果】，给新建智能文件夹取个名，点击【ok】即可完成创建 𐟎‰ 完成上述步骤后，Zotero的左侧栏中会出现智能文件夹结果。使用智能文件夹进行专题研究、高效筛选，操作从未如此顺滑。 𐟙…𐟏𛢀♂️ 如果觉得内容有用，记得点赞收藏哦！

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